۱۰ روند برتر فناوری گارتنر برای سال 2026

در سال گذشته، تمرکز اصلی موسسه گارتنر بر ایجاد اتوماسیون با استفاده از هوش مصنوعی بود. اما در سال ۲۰۲۶، گارتنر بر هماهنگی هوشمندانه و نوآوری اختصاصی حوزه‌ها تأکید دارد؛ جایی که هوش مصنوعی AI تنها ابزار کمکی نیست، بلکه به بخشی جدایی‌ناپذیر از نحوه عملکرد صنایع تبدیل می‌شود.

در این مقاله، به بررسی اجمالی ۱۰ روند برتر فناوری گارتنر در سال ۲۰۲۶ می‌پردازیم و نگاهی دقیق‌تر به روند پنجم خواهیم داشت که ارتباط تنگاتنگی با مأموریت ما دارد. این روند نقطه‌ی عطفی در به‌کارگیری هوش مصنوعی در صنایع است؛ جایی که هدف فقط خودکارسازی وظایف نیست، بلکه ایجاد درکی عمیق از منطق و چارچوب‌های عملیاتی و مقرراتی هر صنعت است.

فهرست کوتاه ۱۰ روند برتر فناوری 2026 (بر اساس گارتنر)

(به ترتیب فهرست اعلام شده توسط گارتنر 2026)

1. پلتفرم‌های بومی هوش مصنوعی (AI-Native Development Platforms)

2. پلتفرم‌های ابررایانش هوش مصنوعی (AI Supercomputing Platforms)

3. رایانش محرمانه (Confidential Computing)

4. سامانه‌های چندعامل (Multiagent Systems)

5. مدل‌های زبانی خاص حوزه (DSLMs)

6. هوش مصنوعی فیزیکی (Physical AI)

7. امنیت سایبری پیش‌دستانه (Preemptive Cybersecurity)

8. منشأ دیجیتال (Digital Provenance)

9. پلتفرم‌های امنیت هوش مصنوعی (AI Security Platforms)

10. ژئوپاتریاسیون (Geopatriation) 

۱۰ روند برتر فناوری گارتنر 2026

این روندها نشان می‌دهند چگونه سازمان‌های پیشرو در جهانی هوشمند و به‌هم‌پیوسته، به پیچیدگی‌ها و فرصت‌های جدید پاسخ می‌دهند:

۱. پلتفرم‌های توسعه بومی‌ هوش‌مصنوعی (AI-Native Development Platforms)

این پلتفرم‌ها نسل جدیدی از برنامه‌ و ابزارهای برنامه‌نویسی هستند که هوش مصنوعی AI دیگر به‌عنوان یک ابزار کمکی جانبی نقش نداشته بلکه در ساختار اصلی آن‌ها تاثیر بسزایی دارد. این پلتفرم‌ها روند ساخت نرم‌افزار را چه برای افراد متخصص و چه غیرمتخصص تا حد زیادی خودکار می‌کنند.

در گذشته، توسعه‌دهندگان ابتدا نرم‌افزار را توسعه داده و سپس در صورت نیاز، در حین توسعه از قابلیت‌های هوش مصنوعی (مانند الگوریتم‌ها یا چت‌بات‌ها) استفاده می‌کردند. این پلتفرم‌ها مانند ساختمان‌هایی بودند که بعداً آسانسور هوشمند به آن‌ها اضافه می‌شد.
اما پلتفرم‌های بومی‌هوش‌مصنوعی کاملاً متفاوت عمل می‌کنند. در اینجا، کل سیستم توسعه از لحظه اول بر پایه توانایی‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و سایر انواع هوش مصنوعی طراحی شده است. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی نقشی اساسی و مرکزی در تمامی مراحل دارد:

• تولید خودکار کد: هوش مصنوعی نه‌تنها کد پیشنهاد می‌دهد، بلکه می‌تواند بخش‌های بزرگی از نرم‌افزار را بر اساس توصیفات متنی یا بصری (Prompts) بسازد.
• تست و اشکال‌زدایی هوشمند: سیستم به‌طور خودکار خطاها و آسیب‌پذیری‌های احتمالی را در لحظه شناسایی می‌کند و راه‌حل‌های بهینه ارائه می‌دهد.
• بهینه‌سازی مستمر: این پلتفرم‌ها در حین استفاده، یاد می‌گیرند و به‌طور خودکار مدل‌های هوش مصنوعی موجود در نرم‌افزار را برای کارایی بهتر تنظیم می‌کنند.
• کاربرد: این روند، سرعت تولید نرم‌افزار را به شکل نمایی افزایش می‌دهد و نیاز به تیم‌های برنامه‌نویسی بزرگ را کاهش می‌دهد.

۲. پلتفرم‌های ابررایانش هوش‌مصنوعی (AI Supercomputing Platforms)

بر اساس 10 ترند برتر فناوری 2026، این پلتفرم‌ها زیرساخت‌های محاسباتی بسیار قدرتمندی هستند که برای آموزش و اجرای مدل‌های عظیم هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. آن‌ها از انواع مختلف سخت‌افزار استفاده می‌کنند تا به‌نهایت توان پردازشی برسند.

توضیحات جامع و کاربرد:
پلتفرم‌های ابررایانش صرفاً از یک نوع پردازنده (مانند CPU) یا حتی کارت‌های گرافیکی معمولی (GPU) تشکیل نشده‌اند. آن‌ها از یک معماری محاسباتی ترکیبی (Hybrid Computing Architecture) استفاده کرده که شامل موارد زیر می‌باشد:

• CPU و GPU: برای پردازش‌ عادی.
• تراشه‌های اختصاصی هوش مصنوعی (AI ASICs): مانند TPUهای گوگل یا Ascend هوآوی، که منحصراً برای اجرای سریع الگوریتم‌های یادگیری عمیق Deep learning طراحی شده‌اند.
• رایانش نورومورفیک (Neuromorphic Computing): نسل جدیدی از تراشه‌ها که ساختار و نحوه عملکرد مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کنند و مصرف انرژی بسیار پایین‌تری دارند.

پیش‌بینی گارتنر 2026 این بوده که تا سال ۲۰۲۸، بیش از ۴۰ درصد از شرکت‌های بزرگ، معماری‌های محاسباتی ترکیبی را در جریان‌های کاری حیاتی خود به کار خواهند گرفت.

این قدرت پردازشی بی‌سابقه برای حل مسائل پیچیده ضروری است، از جمله:

• مدل‌سازی داروهای جدید و پروتئین‌ها در حوزه سلامت (که قبلاً سال‌ها طول می‌کشید، اکنون در عرض چند هفته انجام می‌شود.
• شبیه‌سازی بازارهای مالی جهانی برای کاهش ریسک‌های سرمایه‌گذاری.
• آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بزرگ (مانند مدل‌های زبانی یا مدل‌های آب و هوا) با دقت و سرعت فوق‌العاده بالا.

۳. رایانش محرمانه (Confidential Computing)

بر اساس گارتنر 2026، فناوری‌ای که داده‌های حساس شما را حتی حین پردازش رمزنگاری می‌کنند  تا از دسترس هر نهاد دیگری (از جمله مدیران سرور یا هکرها) پنهان بمانند.

در حالت معمول، داده‌ها در دو وضعیت محافظت می‌شوند:

• در حال ذخیره (At Rest): وقتی روی هارد دیسک یا فضای ابری ذخیره شده‌اند (رمزنگاری‌شده).
• در حال انتقال (In Transit): وقتی از طریق شبکه اینترنت جابه‌جا می‌شوند (با استفاده از پروتکل‌هایی مانند SSL/TLS).

اما زمانی که داده‌ها به پردازنده (CPU) می‌رسند تا مورد استفاده قرار گیرند، باید رمزگشایی شوند. در این لحظه، داده‌ها در حافظه سیستم (RAM) به‌صورت آشکار قرار می‌گیرند و در آسیب‌پذیرترین حالت خود را دارند.
رایانش محرمانه با ایجاد یک محیط اجرای مورد اعتماد (Trusted Execution Environment – TEE) در سطح سخت‌افزار، این مشکل را حل می‌کند. TEE یک حباب امنیتی ایزوله‌شده است که داده‌ها را فقط درون همان حباب رمزگشایی می‌کند.
پیش‌بینی گارتنر 2026: تا سال ۲۰۲۹، بیش از ۷۵٪ عملیات در زیرساخت‌های غیرقابل‌اعتماد (مانند سرویس‌های ابری عمومی) با رایانش محرمانه ایمن خواهند شد.
کاربرد:

• همکاری‌های چندسازمانی: سازمان‌های رقیب (مثلاً دو بانک یا دو بیمارستان) می‌توانند داده‌های رمزگذاری‌شده خود را برای یک تحلیل مشترک به اشتراک بگذارند، بدون اینکه هیچ‌یک از طرفین بتواند داده‌های خام طرف دیگر را ببیند.
• صنایع قانون‌مدار: تضمین می‌کند که داده‌های مالی، پزشکی و دولتی، حتی در زمان پردازش روی سرورهای ابری عمومی، تحت حفاظت کامل قوانین حریم خصوصی باقی بمانند.

۴. سیستم‌های چندعاملی (Multiagent Systems)

به‌جای تکیه بر یک هوش مصنوعی بزرگ و همه‌کاره، مجموعه‌ای از عوامل هوش مصنوعی (ربات‌های نرم‌افزاری کوچک) را به کار می‌گیریم که هر کدام یک کار تخصصی را انجام می‌دهند و برای انجام یک فرآیند پیچیده با یکدیگر همکاری و هماهنگی می‌کنند.

سیستم‌های چندعاملی (MAS) مجموعه‌ای از عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار (Agentic AI) هستند که می‌توانند مانند اعضای یک تیم، به‌صورت مستقل تصمیم‌گیری، برنامه‌ریزی و همکاری کنند. هر عامل وظیفه خاصی دارد و با سایر عامل‌ها برای رسیدن به یک هدف مشترک هماهنگ می‌شود.

• عامل جمع‌آوری داده: وظیفه تحقیق و جمع‌آوری اطلاعات را بر عهده می‌گیرد.
• عامل تحلیل: داده‌ها را بررسی و الگوها و ریسک‌ها را شناسایی می‌کند.
• عامل اجرا: بر اساس نتایج تحلیل، دستورات لازم را در سیستم‌های مالی یا عملیاتی اجرا می‌کند.
• خودکارسازی فرآیندهای پیچیده: این سیستم‌ها می‌توانند کل زنجیره‌های ارزش کسب‌وکار (مانند فرآیند تأمین تا پرداخت یا فرآیند خدمات مشتری) را بدون دخالت مداوم انسان خودکار کنند.
• تخصص و چابکی: هر عامل به دلیل تخصصش، سریع‌تر و دقیق‌تر عمل می‌کند. همچنین، اگر یکی از عوامل نیاز به به‌روزرسانی داشته باشد، سایر عوامل بدون وقفه به کار خود ادامه می‌دهند.

۵. مدل‌های زبانی خاص حوزه (Domain-Specific Language Models – DSLMs)

بر اساس 10 روند برتر فناوری 2026، مدل‌های هوش مصنوعی‌ای هستند که نه برای مکالمه عمومی، بلکه برای درک و تولید زبان در یک صنعت یا حوزه تخصصی خاص (مانند پزشکی، حقوق، یا مهندسی نفت) آموزش دیده‌اند.

مدل‌های زبانی بزرگ عمومی (LLMs) مانند ChatGPT یا Bard، روی حجم عظیمی از داده‌های عمومی وب آموزش دیده‌اند. اگرچه آن‌ها در پاسخ به سؤالات عمومی عالی هستند، اما در حوزه‌های بسیار تخصصی مانند تشخیص بیماری، تفسیر یک قرارداد حقوقی پیچیده، یا محاسبه ریسک‌های مالی، ممکن است دچار خطا شوند.
مدل‌های زبانی خاص حوزه (DSLMs) بر روی مجموعه داده‌های کنترل‌شده، بسیار با کیفیت و متناسب با واژگان، اصطلاحات، قوانین و استانداردهای همان صنعت آموزش می‌بینند.

• دقت بالاتر: در پاسخ به سؤالات تخصصی، این مدل‌ها به‌دلیل تسلط بر دانش حوزه خود، بسیار دقیق‌تر از مدل‌های عمومی عمل می‌کنند.
• انطباق با مقررات: این مدل‌ها می‌توانند با درک دقیق قوانین و مقررات سخت‌گیرانه (مانند مقررات بانکی یا حریم خصوصی بیماران)، پاسخ‌ها و تصمیمات قابل‌ردیابی و مستند ارائه دهند که برای ممیزی‌ها حیاتی است.
• کاهش هزینه و ریسک: تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر DSLM در صنایعی مانند مالی یا حقوق، منجر به کاهش خطاهای انسانی، صرفه‌جویی در زمان و کاهش ریسک‌های قانونی می‌شود.

۶. هوش مصنوعی فیزیکی (Physical AI)

بر اساس گارتنر 2026، هوش مصنوعی‌ای که از فضای نرم‌افزاری فراتر رفته و توانایی تعامل، حس کردن، تصمیم‌گیری و اقدام فیزیکی در دنیای واقعی را به ماشین‌ها، ربات‌ها و دستگاه‌های اینترنت اشی ا (IoT) می‌دهد.
اگر هوش مصنوعی معمولی را به‌عنوان یک مغز که صرفاً داده‌ها را تحلیل می‌کند در نظر بگیریم، هوش مصنوعی فیزیکی، مغزی است که به یک بدن متصل شده است. این روند، ربات‌ها، پهپادها و وسایل نقلیه را قادر می‌سازد تا:

• با استفاده از دوربین‌ها، لیدار و سنسورهای دیگر، محیط واقعی را درک کنند.
• بر اساس درک خود از محیط و الگوریتم‌های هوش مصنوعی، بهترین اقدام بعدی را انتخاب کنند.
• به‌صورت فیزیکی در محیط تغییر ایجاد کنند.
• دون دخالت انسان، نه‌تنها کارهای روتین، بلکه وظایف پیچیده و غیرقابل پیش‌بینی را نیز انجام می‌دهند.
• در شرایط ترافیکی پیچیده و متغیر، با اعتماد به الگوریتم‌های هوش مصنوعی فیزیکی تصمیم‌گیری و مانور می‌دهند.
• وارد محیط‌های خطرناک شوند، شرایط را ارزیابی کنند و اقدامات اضطراری لازم را به صورت خودکار انجام دهند.

۷. امنیت سایبری پیشگیرانه (Preemptive Cybersecurity)

استراتژی امنیتی سازمان‌ها از حالت پاسخ‌گویی پس از وقوع حمله به حالت پیش‌بینی و خنثی‌سازی تهدید قبل از آسیب تغییر کرده است. این رویکرد از هوش مصنوعی برای تبدیل دفاع از حالت واکنشی به کاملاً فعال استفاده می‌کند.
در گذشته، تیم‌های امنیتی عمدتاً پس از شناسایی یک حمله یا وقوع یک نشت اطلاعاتی، اقدامات دفاعی را آغاز می‌کردند. در واقع، سیستم‌های امنیتی، «پادزهری» برای «سموم» شناخته‌شده بودند.
اما با ظهور هوش مصنوعی و افزایش توانایی مهاجمان برای اجرای حملات پیچیده، این مدل دیگر کارآمد نیست. امنیت سایبری پیشگیرانه بر این اصل استوار است که دفاع باید قبل از وقوع حمله آغاز شود. این امر با استفاده از فناوری‌های زیر امکان‌پذیر می‌شود:

• مدل‌های پیش‌بینی هوش مصنوعی: الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین، الگوهای ترافیکی و رفتاری را تحلیل می‌کنند تا فعالیت‌های مشکوک را با دقت بالایی پیش از تبدیل شدن به یک تهدید جدی، شناسایی کنند.
• شکار تهدید: تیم‌های امنیتی، با استفاده از بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، به‌طور فعالانه به‌دنبال آسیب‌پذیری‌ها و شواهد نفوذ در شبکه می‌گردند، به‌جای این‌که منتظر آلارم‌های سیستم بمانند.
• اصلاح آسیب‌پذیری‌ها: تمرکز بر شناسایی و از بین‌بردن نقاط ضعف سیستم در مرحله طراحی یا عملیات، تا مهاجمان اصلاً شانسی برای نفوذ پیدا نکنند.

۸. منشأ دیجیتال (Digital Provenance)

توانایی ردیابی، اعتبارسنجی و تأیید اصالت داده‌ها، کدها، تصاویر یا محتوای تولیدشده در دنیای دیجیتال، به‌ویژه محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی.
در عصر محتوای مولد (Generative Content)، تمایز بین واقعیت و جعل، انسان و ماشین، به‌طور فزاینده‌ای دشوار شده است. هوش مصنوعی می‌تواند تصاویر، متون، یا حتی کدهای نرم‌افزاری نزدیک به واقعیت را تولید کند که منشأ آن‌ها نامشخص است.  منشأ دیجیتال دقیقاً برای ایجاد اعتماد و شفافیت در این فضا طراحی شده است.

• این فناوری با استفاده از فناوری بلاکچین (Blockchain)، متادیتاهای غیرقابل تغییر و امضاهای دیجیتال عمل می‌کند و یک شناسنامه قابل اعتماد برای محتوا ایجاد می‌کند.
• در رسانه‌ها، منشأ دیجیتال مشخص می‌کند که آیا یک تصویر یا ویدئو توسط انسان تولید شده یا توسط هوش مصنوعی دست‌کاری یا تولید شده است.
• کدها استفاده شده آلوده یا از منابع غیرقابل اعتماد نباشند.

۹. پلتفرم‌های امنیت هوش مصنوعی (AI Security Platforms)

برترین فناوری گارتنر 2026، این پلتفرم‌ها به‌عنوان مرکز مدیریت و نظارت امنیتی برای تمام سامانه‌های هوش مصنوعی سازمان عمل می‌کنند. آن‌ها وظیفه دارند سیاست‌های امنیتی را به‌صورت یکپارچه اجرا کنند، فعالیت مدل‌های هوش مصنوعی را پایش نمایند و در برابر تهدیدهایی مانند تزریق درخواست (Prompt Injection)، نشت داده و اقدامات غیرمجاز عامل‌های هوشمند محافظت کنند.

در سازمان‌هایی که از چندین مدل هوش مصنوعی داخلی و مبتنی بر ابر استفاده می‌شود، این پلتفرم‌ها دید و کنترل متمرکز فراهم می‌کنند تا اطمینان حاصل شود همه مدل‌ها رفتاری ایمن، قابل‌اعتماد و قابل‌نظارت دارند. چنین رویکردی علاوه بر افزایش سطح امنیت، به رعایت الزامات انطباق و حاکمیت داده نیز کمک می‌کند.

۱۰. ژئوپاتریاسیون (Geopatriation)

ژئوپاتریاسیون (Geopatriation) به فرایند بازگرداندن و میزبانی داده‌ها و بارهای کاری حساس در زیرساخت‌های محلی یا منطقه‌ای، به‌جای استفاده از سرویس‌های ابری بین‌المللی گفته می‌شود.
هدف از این رویکرد آن است که داده‌های هر کشور در همان مرزهای آن کشور نگهداری شوند تا قوانین داخلی درباره حریم خصوصی و امنیت اطلاعات رعایت شود، حاکمیت داده‌ها حفظ گردد و خطرات سیاسی یا بین‌المللی که ممکن است بر دسترسی به داده‌ها تأثیر بگذارد، کاهش یابد.
به‌عنوان مثال، یک سازمان بین‌المللی ممکن است تصمیم بگیرد داده‌های مشتریان ایرانی را تنها در مراکز داده مستقر در داخل کشور ذخیره و پردازش کند تا از انطباق با قوانین بومی اطمینان حاصل کرده و اعتماد کاربران محلی را افزایش دهد.

چرا این روندها اکنون اهمیت دارند

سال 2026 نقطه‌ای مهم در مسیر رهبری فناوری 2026 است. هوش مصنوعی دیگر مرحله‌ی آزمایشی را پشت سر گذاشته و به بخش جدایی‌ناپذیر هر کسب‌وکار تبدیل شده است. با این حال، گسترش سریع آن پرسش‌هایی جدی در زمینه‌ی قانون‌گذاری، اخلاق و شفافیت به همراه دارد.

گارتنر 2026 این روندها را در سه محور اصلی دسته‌بندی می‌کند:

• معمار (The Architect): ایجاد زیرساخت‌های ایمن جهت پذیرش هوش مصنوعی

• ترکیب‌گر (The Synthesist): هماهنگی میان سامانه‌ها برای خلق ارزش تجاری

• نگهبان (The Sentinel): حفظ اعتماد، شهرت و انطباق در جهان کنونی

سازمان‌هایی که بر پایه‌ی این سه محور حرکت کنند، از مرحله‌ی تحول دیجیتال فراتر می‌روند و وارد دوران جدیدی می‌شوند؛ دوره‌ای که در آن هر نوآوری باید شفاف، قابل‌بررسی و از نظر اخلاقی مسئولانه باشد.